AI-applikasjoner og kunnskap

Dokumentforståelse

I skadebehandling, handel, økonomi og juridisk drift avgjøres ikke arbeidet i et registersystem. Det avgjøres i en PDF noen har sendt på e-post. Vi bygger uttrekket, klassifiseringen og rutingen som gjør den flyten til strukturerte data systemene deres kan handle på.

Diskuter AI-initiativet deres Tjenester

Den forretningsmessige utfordringen

Maler ryker i det øyeblikket en leverandør endrer oppsettet

Tradisjonell dokumentfangst arbeider ut fra maler, så den håndterer dokumentene dere forutså og feiler på resten. Hver ny leverandør, formatendring eller uvanlig sak blir en konfigurasjonsoppgave, og unntakskøen vokser raskere enn teamet som tømmer den. Resultatet er en prosess som nominelt er automatisert og reelt bemannet av folk som retter det automatikken ikke klarte å lese.

Det vi gjør

Hent ut etter mening, verifiser etter regel

Vi henter ut felt etter hva de betyr framfor hvor de står, slik at en oppsettsendring ikke ødelegger løypa. Hver uthentet verdi kontrolleres deretter mot regler dere allerede har: summer stemmer, datoer er plausible, parten finnes i grunndataene deres. Alt som feiler validering, eller som systemet ikke er sikkert på, går til en person med kildedokumentet og den uthentede verdien side om side. Tersklene for sikkerhet er deres å sette, og vi justerer dem mot deres egen toleranse for gjennomgangsarbeid.

Dokumentforståelse

Kompetanse

Intelligent dokumentbehandling
Tekstgjenkjenning
Dokumentklassifisering
Datauttrekk
Kontraktsanalyse
Fakturabehandling
Skjemabehandling

Vanlige bruksområder

Behandle leverandørfakturaer mot innkjøpsordrer og send bare reelle avvik til gjennomgang.
Les skademeldinger og opprett saken med feltene allerede fylt ut.
Hent ut forpliktelser, datoer og parter fra signerte kontrakter til et register.
Klassifiser og rut innkommende korrespondanse til riktig team uten at en person leser den først.

Slik leverer vi

Form

Gjør ønsket om til en spesifikasjon: hvem bruker det, hva er et riktig svar, hvem bestemmer.
Forankre

Koble til innholdet og systemene som har svarene, med respekt for eksisterende rettigheter.
Evaluer

Score mot et merket datasett bygget på deres egne saker, før noen utenfra ser det.
Lever og drift

Trinnvis utgivelse med overvåking, kostnadskontroll og en regresjonssuite som vokter kvaliteten.

Teknologi

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sikkerhet og styring

Svar er forankret i deres eget innhold og har kildehenvisninger, slik at en leser kan etterprøve dem. Søket respekterer rettighetene som allerede er satt på kilden, noe som betyr at en bruker aldri ser gjennom applikasjonen noe vedkommende ikke kunne se direkte. Ledetekster, hentet kontekst og svar logges for revisjon, og evalueringen kjører løpende framfor én gang ved lansering.

Samarbeidsmodeller

AI-prosjekt

Vi tar ansvaret for å designe og levere en definert AI-løsning.

Dedikert AI-team

Langsiktig dedikert utviklingskapasitet bygget rundt deres teknologi og leveransemodell.

Driftet AI

Vi drifter, overvåker og forbedrer løpende AI-systemer i produksjon.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vi designer unntaksveien først

Dokumentautomatisering bedømmes på hva den gjør med de vanskelige ti prosentene, ikke de enkle nitti. Vi bygger gjennomgangskøen, tersklene for sikkerhet og revisjonssporet som en del av systemet framfor som en ettertanke, for det er dette som avgjør om teamet deres ender med å stole på det eller å arbeide utenom det.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Hvilken presisjon kan vi forvente?

Det avhenger av dokumentkvalitet og felttype, så vi måler på deres dokumenter før vi nevner et tall. Mer nyttig er at presisjon er en dreieknapp: hever man terskelen for sikkerhet, går mer til gjennomgang og færre feil slipper gjennom. Det justerer vi sammen med dere mot kostnaden ved hver av delene.

Må vi merke treningsdata?

Vanligvis ikke for uttrekk, som arbeider ut fra dokumentet selv. Vi trenger et beskjedent merket sett til evaluering, typisk noen hundre dokumenter, for det er slik presisjon blir målt framfor antatt.

Hva med håndskrift og dårlige skanninger?

Begge deler senker presisjonen, og begge deler kan måles. Vi tester på deres dårligste dokumenter framfor de beste, og setter terskelen deretter slik at dårlige inndata rutes til en person i stedet for å gi en selvsikker gal verdi.

Kan den håndtere en ny dokumenttype uten ny utvikling?

Nye oppsett av en kjent type, som regel ja, fordi uttrekket ikke er bundet til maler. En reelt ny dokumenttype med andre felt krever konfigurasjon, men det er en definisjonsoppgave framfor en utviklingsoppgave.

Hvor havner dataene?

I systemet som eier prosessen: deres ERP, skadeplattform eller saksbehandlingsverktøy, via grensesnittet dets. Uttrekkslaget er ikke et bestemmelsessted, og vi bygger ikke et.

Relatert kompetanse

Agentisk AI og automatisering

AI-automatisering

Automatiser de tverrgående prosessene regelmotorer aldri klarte å håndtere pålitelig.

Les mer

Agentisk AI og automatisering

AI-agenter

Programvare som fullfører arbeid i flere trinn inne i systemene deres, under deres tilgangskontroll og deres godkjenningsregler.

Les mer

AI-data og modeller

AI-dataingeniørarbeid

Datastrømmene, kvalitetskontrollene og vektorlagrene AI-systemer avhenger av for å være riktige.

Les mer

Diskuter AI-initiativet deres

Hent ut, klassifiser og rut dokumentene som i dag flyter gjennom folks innbokser.

Snakk med en AI-ekspert Start en AI-vurdering